実務活用– tag –

転職活動の準備に生成AIを使う人が増えていますが、任せてよい作業とそうでない作業があります。応募書類の下書き、企業研究、想定問答という3つの場面ごとに、使い方のコツと、情報の扱いや事実確認で気をつけたい点を整理しました。

生成AIが出典リンク付きで答えるのは、その場でウェブを検索しているからです。ChatGPTとClaudeの公式ヘルプをもとに、検索が走る条件、出典リンクの見方、検索結果をそのまま使えない理由、仕事で使うとき決めたいことを整理しました。

生成AIに入力した内容がモデルの学習に使われるかは、サービスとプランと設定で変わります。ChatGPTとClaudeの公式記載をもとに、設定をたどる場所、オフにしても履歴は残る点、法人向けの扱い、設定とは別に決めておくことを整理しました。

生成AIに毎回同じ前置きを書く手間を減らす「カスタム指示」の使い方を整理しました。ChatGPTとClaudeの設定場所と公式に記載された条件、書くべき3項目、メモリ機能やプロジェクトとの使い分けまで解説します。

生成AI副業で業務委託契約を結ぶ前に確認したい5項目を整理しました。成果物の範囲、修正回数、報酬と支払期日、AI利用の可否、権利の扱い。フリーランス法の取引条件明示義務もあわせて解説します。

生成AIのメモリ機能は、会話をまたいで前提を覚えておく仕組みです。会話履歴との違い、前置きを省ける場面、古い前提が残るリスクや情報の扱いまで整理し、仕事で使う前に決めておきたい3つのルールを解説します。

AI副業で「思っていたものと違う」と言われないために、受注前に確認したい5項目と、着手前の認識合わせ、途中経過の共有、納品時の伝え方を整理しました。作り直しを防ぎ次の依頼につなげる進め方です。

生成AIに同じ質問をしても答えが毎回変わるのはなぜか、その仕組みを整理しました。文章をその場で組み立てる性質と文脈の差が理由です。幅が役立つ場面と、形式や基準を先に渡してばらつきを抑える方法まで解説します。

通常のモデルと推論モデルの違いを、専門用語を避けて整理しました。答える前に考える工程を挟むかどうかの差と、文章作成・分析それぞれに向くモデルの選び分けの基準をまとめています。

自社データを生成AIに反映させる2つの方法、ファインチューニングとRAGの違いを専門用語を避けて整理しました。答え方を変えるのか、参照する中身を補うのか。更新頻度で選び分ける考え方と、個人が学ぶ優先順位もまとめています。